Έναρξη εικόνων με αυτόματο υπότιτλους AI
Το 2015, η πρωτοποριακή έρευνα AI υποκίνησε τη διαμόρφωση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης που διευκόλυνε τις φωτογραφίες με αυτόματους υπότιτλους. Διακρίνοντας αντικείμενα μέσα σε μια εικόνα, αυτοί οι αλγόριθμοι παρήγαγαν περιγραφές φυσικής γλώσσας, εισάγοντας έτσι μια εποχή στρατηγικών εικόνας σε κείμενο. Ωστόσο, μέχρι το 2021, αυτές οι δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης είχαν αυξηθεί και αντιστραφεί από εικόνα σε κείμενο σε κείμενο σε εικόνα, αλλάζοντας τη δημιουργικότητα και την παραγωγικότητα της τεχνητής νοημοσύνης προς το καλύτερο.
Εξερευνήσεις σε δυνατότητες AI
Μια ομάδα ερευνητών τόλμησε να διερευνήσει αυτό το επαναστατικό μονοπάτι εξετάζοντας το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης τους με προτροπές που δεν είχαν συναντήσει ποτέ. Για παράδειγμα, ρώτησαν εάν το μοντέλο θα μπορούσε να παράγει ένα πράσινο σχολικό λεωφορείο όταν ολόκληρη η προηγούμενη βάση δεδομένων του περιείχε μόνο κίτρινα σχολικά λεωφορεία. Προς έκπληξή τους, το μοντέλο δεν υστερούσε. Προχώρησε στη δημιουργία εικόνων όπως ελέφαντες που γλιστρούν στον γαλάζιο ουρανό ή ένα vintage στιγμιότυπο μιας γάτας από το παρεχόμενο κείμενο. Ανεξάρτητα από το ότι οι εικόνες δεν ήταν ακριβώς ευκρινείς, οι δυνατότητες ήταν σαφώς σημαντικές.
Κείμενο σε εικόνα: Η παρούσα πραγματικότητα
Η μετάβαση στο σήμερα και το μέλλον αυτής της ιδέας παρουσιάζει μια εντυπωσιακή πραγματικότητα που είναι δύσκολο να διατυπωθεί. Αυτή η σφαίρα γνώρισε τεράστια ανάπτυξη σε τόσο σύντομο χρονικό διάστημα, αφήνοντας πολλά άτομα έκπληκτα και ίσως ελαφρώς μπερδεμένα. Είναι πλέον σε θέση να προτείνουν μηνύματα κειμένου όπως μια ζωγραφιά του Νταλί ή έναν κοραλλιογενή ύφαλο και η συσκευή θα δημιουργήσει έναν εικόνα που αποδίδεται με AI αντίστοιχα.
AI Machine Learning: Κατευθυντήριες Αρχές
Αυτό έγινε εφικτό μέσω της επιμελούς επαναβαθμονόμησης και των συνεχών ενημερώσεων στους αλγόριθμους εκμάθησης τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνουν ανιχνευτές που μόνο οι μηχανές μπορούν να κατανοήσουν. Οι αρχές που καθοδηγούν αυτήν την μάθηση AI μπορούν να συνοψιστούν ως εξής:
- Δημιουργία μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ικανών να προσδιορίζουν διαφορετικά χαρακτηριστικά όπως το κίτρινο, η στρογγυλότητα και η γυαλάδα των αντικειμένων.
- Διαφοροποίηση μεταξύ αντικειμένων όπως μπανάνες και μπάλες ποδοσφαίρου μέσω προσδιορισμένων χαρακτηριστικών.
- Προσδιορισμός ενός τρισδιάστατου χώρου αντικειμένων και κατανόηση της ουσίας του καθενός.
Κίνηση προς την προσβασιμότητα και τον φωτορεαλισμό
Επιπλέον, πρόσφατα, οι προγραμματιστές άρχισαν να χρησιμοποιούν προεκπαιδευμένα μοντέλα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν, προκειμένου να κατασκευάσουν γεννήτριες κειμένου σε εικόνα που είναι προσβάσιμες για χρήση στο διαδίκτυο, χωρίς κόστος. Καθώς συνεχίζουν να ασχολούνται με αυτά τα μοντέλα, σχεδιάζουν μοναδικούς τρόπους για να παρακινήσουν την τεχνητή νοημοσύνη να δημιουργήσει εικόνες, διερευνώντας τις δυνατότητες για την προώθηση αυτής της τεχνολογίας σε σχεδόν φωτορεαλιστικά επίπεδα.
Προβληματικά: Μεροληψία και νομικά αινίγματα
Παρά την υπόσχεση αυτής της τεχνολογίας, προκύπτουν ορισμένες κρίσιμες ανησυχίες. Αυτά περιλαμβάνουν:
- Η τάση των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης να υιοθετούν προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα του Διαδικτύου που χρησιμοποιούνται για μάθηση.
- Η πιθανή διαιώνιση κοινωνικών στερεοτύπων λόγω της υποεκπροσώπησης συγκεκριμένων πολιτισμών ή των παραμορφωμένων αναπαραστάσεων ορισμένων εννοιών.
- Ζητήματα πνευματικών δικαιωμάτων που προκύπτουν από την αβέβαιη ιδιοκτησία του AI- δημιουργήθηκαν εικόνες, παρουσιάζοντας μια νομική πρόκληση που πρέπει να ξεπεραστεί.
Future: The Intersection of AI and Imagination
Ωστόσο, σε έναν κόσμο ακατάπαυστης αλλαγής, αυτή η τεχνολογία εξοπλίζει την κοινωνία με εργαλεία δημιουργίας και έκφρασης με τρόπους που δεν είχαν φανταστεί ποτέ, γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ ιδεών και εικαστικών. Προαναγγέλλει ένα μέλλον που τροφοδοτείται από την ανθρώπινη φαντασία και κινείται από την τεχνητή νοημοσύνη. Είναι αβέβαιο τι προόδους μπορεί να φέρουν τα επόμενα επτά χρόνια.
